（NLP）文本预处理_文本结构化处理

文本预处理的基本步骤包括以下几个：

1. 将文本作为字符串加载到内存中。
2. 将字符串拆分为词元（如单词和字符）。
3. 建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。
4. 将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。

读取文本数据集

以今日头条中文新闻（短文本）分类数据集为例。其包含38万条短新闻，包含于15个类中。
头条新闻数据集下载

数据格式如下所示：

6551700932705387022_!_101_!_news_culture_!_京城最值得你来场文化之旅的博物馆_!_保利集团,马未都,中国科学技术馆,博物馆,新中国  
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每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID，分类code（见下文），分类名称（见下文），新闻字符串（仅含标题），新闻关键词。

下面读取数据，并且切除ID，分类code，分类名称，新闻关键字，只保留标题文本。

# 导入包
import re

# 定义要去掉的标点
punc = '[~`!#$%^&*()_+-=|\';":/.,?><~·！@#￥%……&*（）——+-=“：’；、。，？》《{}]'

with open('toutiao_cat_data.txt', 'r', encoding='utf') as f:
    lines = f.readlines()
    for i in range(len(lines)):
        lines[i] = lines[i].strip().split('_!_')[3]
        lines[i]= re.sub(punc, '', lines[i])  # 将文本中的标点用空字符代替

print(f'文本总行数：{len(lines)}')
for i in range(5):
    print(lines[i])

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结果如下：

文本总行数：382688
京城最值得你来场文化之旅的博物馆
发酵床的垫料种类有哪些哪种更好
上联黄山黄河黄皮肤黄土高原怎么对下联
林徽因什么理由拒绝了徐志摩而选择梁思成为终身伴侣
黄杨木是什么树
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分词

在语言学中，词是具备独立意义的最小单位。由合适的词进行排列组合形成有意义的句子。对文本信息进行处理的第一步就是进行分词。
如果是英文文本的话，分词就简单许多了，由于英文的语法特性，其句子中的每个词都用空格分开，因此英文分词就直接利用python自带的split()函数以空格分割就行。
如果文本是中文的话，情况就要复杂一些了。一个分词策略就是：我们先准备一个很大很大词典，对一句话中的第一个字进行查询，如果它能够在词典中查到，说明它是词，那就取前两个字，再进行查询，一直到无法查询位置，然后再将下标移动到查不到词的最后一个字，重复。
感觉自己实现有一点复杂，还好python有相应的库——jieba (得自己下载)。利用jieba.lcut()就可以进行分词。

import jieba

# 提高jieba的日志等级，我也不知道为啥，不提高就会警告
import logging
jieba.setLogLevel(logging.INFO)

# 创建一个空列表来储存分词后的结果
token_lines = []

for line in lines:
    token_lines.append(jieba.lcut(line))

# 打印两条看看效果
print(token_lines[0])
print(token_lines[1])
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结果如下：

['京城', '最', '值得', '你', '来场', '文化', '之旅', '的', '博物馆']
['发酵', '床', '的', '垫料', '种类', '有', '哪些', '哪', '种', '更好']
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词表

我们通过头条新闻数据集来构建一个自己的词表。
首先将分词结果都添加到一个列表中，再将重复的单词去掉，最后再将其变成字典的形式方便索引，因为学习模型无法处理字符串，只能处理数字。

# 创建一个空列表保存所有词
token = []

for token_line in token_lines:
    token.extend(token_line)

# 利用collections.Counter()来统计一下词频，它会将统计结果返回为一个字典的形式
import collections
vocab = collections.Counter(token)

# 可视化按词频排序的前3000个单词的出现频率
from matplotlib import pyplot as plt
x = [i for i in range(3000)]
y = list(vocab.values())[0:3000]
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 创建一个空字典来存储词和其对应的索引
vocab_dict = {}
for i, j in enumerate(vocab):
    vocab_dict[j] = i

print(vocab_dict['你'])
print(vocab_dict['文化'])
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结果如下：

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词频图如下：